平稳二项随机过程概率模型的基本假定是什么
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一个随机过程的统计特性与时间起点无关,则称为严平稳过程。
随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现,其取值随着偶然因素的影响而改变。例如,某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数,就是依赖于时间t的一组随机变量,即随机过程。
随机过程的理论产生于20世纪初期,是应物理学、生物学、管理科学等方面的需要而逐步发展起来的。在自动控制、公用事业、管理科学等方面都有广泛的应用。
数学上的随机过程可以简单的定义为一组随机变量,即指定一参数集,对于其中每一参数点t指定一个随机变量x(t)。如果回忆起随机变量自身就是一个函数,以ω表示随机变量x(t)的定义域中的一点,并以x(t,ω)表示随机变量在ω的值。
则随机过程就由刚才定义的点偶(t,ω)的函数以及概率的分配完全确定。如果固定t,这个二元函数就定义一个ω的函数,即以x(t)表示的随机变量。如果固定ω,这个二元函数就定义一个t的函数,这是过程的样本函数。
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